## KLASIFIKASI PRODUK MENGGUNAKAN ALGORITMA DECISION TREE
Beni Aktavera 1 , Harma Oktafia Lingga Wijaya 2*
1 Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Pat Petulai
2 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Bina Insan e-mail: 1 beniaktavera@gmail.com , 2* harmaoktafialingga@gmail.com
*Corresponding author

## Abstrak
Kehadiran  teknologi  informasi  juga  berdampak  positif  bagi  perusahaan.  Teknologi  informasi menjadikan  sebuah  perusahaan  lebih  teratur  dan  lebih  mudah  dalam  pengoperasianya.  Perusahaan menggunakan  teknologi  informasi  dalam  banyak  hal  seperti  pengolahan  data.  Pengolahan  data disebuah  perusahaan  adalah  hal  penting  yang  harus  dilakukan  agar  pemimpin  perusahaan  dapat menilai  kinerja  dari  perusahaan  itu.  Pengolahan  data  menjadi  sangat  mudah  apabila  menggunakan Data  Mining, karena data  mining berhubungan  erat  dengan  pengolahan  data.  Masalah  dalam penelitian  ini  adalah  pengelolaan  data  yang  masih  menggunakan Microsoft  Excel sehingga  belum dapat mengklasifikasikan produk yang laris dan produk yang kurang laris serta permintaan konsumen yang  beragam  sehingga  pengelolaan  data  manual  menggunakan microsoft  excel belum  mampu mengetahui  pola  pembelian  konsumen.  Metode Decision  Tree adalah  model  prediksi  menggunakan struktur pohon atau struktur berhirarki. Konsep dari pohon keputusan adalah mengubah data menjadi decision  tree dan  aturan-aturan  keputusan  [1].  Keunggulan  dari  metode Decision  Tree yaitu  jika daerah  pengambilan  keputusan  yang  sebelumnya  kompleks  dan  rumit,  dapat  diubah  menjadi  lebih simpel  dan  spesifik.  data  pada  penelitian  ini  menggunakan  bahasa  pemprograman  Python  dengan akurasi 0,871.
Kata kunci —Klasifikasi; Decision Tree; Python

## Abstract
The  presence  of  information  technology  also  has  a  positive  impact  on  the  company.  Information technology  makes  a  company  more  organized  and  easier  to  operate.  Companies  use  information technology  in  many  ways  such  as  data  processing.  Data  processing  in  a  company  is  an  important thing that must be done so that company leaders can assess the performance of that company. Data processing becomes very easy when using Data Mining, because data mining is closely related to data processing.  The  problem  in  this  study  is  that  data  management  still  uses  Microsoft  Excel  so  that  it cannot classify best-selling products and less-selling products as  well as diverse consumer demands so  that  manual  data  management  using  Microsoft  Excel  has  not  been  able  to  determine  consumer purchasing  patterns.  The  Decision  Tree  method  is  a  prediction  model  using  a  tree  structure  or hierarchical  structure.  The  concept  of  a  decision  tree  is  to  transform  data  into  a  decision  tree  and decision  rules  [1].  The  advantage  of  the  Decision  Tree  method  is  that  if  the  decision-making  area which was previously complex and complicated, it can be changed to be more simple and specific. the data in this study uses the Python programming language with an accuracy of 0.870689655172413.
Keywords — Classification; Decision Tree; Python

## I. PENDAHULUAN
Teknologi  informasi  pada  saat  ini menjadi salah satu yang sangat penting untuk membantu  manusia  dalam  banyak  hal. Perkembangan  teknologi  informasi  pada  saat ini  mengalami  kemajuan  yang  sangat  pesat beriringan dengan semakin banyaknya kegiatan  dan  pekerjaan  yang  dilakukan  oleh manusia  pada  setiap  harinya.  Melalui teknologi informasi seperti internet,  manusia dapat  menemukan  berbagai  informasi  dan dapat  melakukan  komunikasi  dengan  orang lain  yang  jaraknya  jauh  dari  jangkauan pengguna  [2].  Hal  ini  tentunya  memberikan dampak  positif  bagi  kehidupan  pribadi manusia. Kehadiran teknologi informasi juga berdampak positif bagi perusahaan. Teknologi  informasi  menjadikan  sebuah perusahaan  lebih  teratur  dan  lebih  mudah dalam pengoperasianya. Perusahaan
menggunakan  teknologi  informasi  dalam banyak hal seperti pengolahan data.
Pengolahan  data  disebuah  perusahaan  adalah hal  penting  yang  harus  dilakukan  agar pemimpin  perusahaan  dapat  menilai  kinerja dari  perusahaan  itu  [3].  Pengolahan  data menjadi  sangat  mudah  apabila  menggunakan Data Mining, karena data mining berhubungan  erat  dengan  pengolahan  data. Data mining dapat digunakan dalam
menggali  data-data  besar  yang  tersedia  pada suatu perusahaan sehingga didapatkan informasi untuk mengklasifikasikan produk. Klasifikasi produk sangat penting bagi
perusahaan untuk lebih meningkatkan kembali produk-produk yang merekaproduksi atau  yang  mereka  jual.  Salah  satu  metode yang  dapat  digunakan  dalam Data  mining adalah  metode Decision  Tree. Metode Decision Tree adalah model prediksi menggunakan  struktur  pohon  atau  struktur berhirarki.  Konsep  dari  pohon  keputusan adalah  mengubah  data  menjadi decision  tree dan aturan-aturan keputusan
[1].
Permasalahan  yang  dihadapi  pada  penelitian
ini  adalah  pengelolaan  data  yang  masih  bersifat manual,  yaitu  menggunakan microsoft  excel , sehingga  data-data  yang  banyak  tersebut  tidak akan  efektif  untuk  diklasifikasikan  mana  barang yang  laris  dan  mana  barang  yang  kurang  laris. Dilihat  dari  banyaknya brand mobil  yang  dijual dan  permintaan  konsumen  yang  beragam,  maka dibutuhkan data  mining menggunakan  metode Decision Tree [4].
Keuntungan  menggunakan data  mining menggunakan metode Decision Tree adalah untuk mengetahui  pola  klasifikasi  produk  yang  laris danproduk  yang  kurang  larismelalui  pohon keputusan  yang  dihasilkan,agar  tidak  kesulitan dalam penyediaan stok bagi perusahaan dan tidak menimbulkan penumpukan barang di gudang .

## II. II.  TINJAUAN PUSTAKA
Decision  Tree merupakan  model  prediksi yang menggunakan pohon atau berhirarki dengan konsep  mengubah  data  menjadi  sebuah  pohon keputusan  dan  aturan-aturan  keputusan  yang mana keputusan ini merupakan informasi penting bagi perusahaan atau organisasi.
Gambar 1 . Model Pohon Keputusan
klasifikasi  adalah  mengelompokkan  atau pengelompokkan  data  menjadi  beberapa  kelas sehingga dapat memprediksikan kelas yang tidak diketahui  berdasarkan  variabel  yang  telah ditentukan sebelumnya [3].
data mining adalah proses dalam menggali nilai  dari  informasi  atau  data  yang  belum diketahui,  kemudian  diolah  menjadi  informasi atau  data  yang  berguna  dan  penting  untuk menggambil  suatu  keputusan  pada  perusahaan atau organisasi [5].
Penelitian  pertama  yaitu  dengan  judul ―Implementasi  Algoritma  Decision  Tree Untuk Klasifikasi Data Peserta Didik‖ tahun 2018  yang  ditulis  oleh  Imam  Sutoyo. Metodologi  yang  digunakan  adalah  CRISP- DM. Algoritma Decision Tree yang diujicoba  adalah  C4.5  dan Random  Forest . Validasi dilaksanakan menggunakan 10- Fold
Cross Validation untuk dicari algoritma yang memberikan akurasi paling tinggi. Berdasarkan  percobaan,  didapatkan  hasil bahwasanya Decission Tree C.45
memberikan  hasil  terbaik  dengan  akurasi 96,73  %.  Oleh  karena  itu,  pada  tahap Deployment dari  metodologi  CRISP-DM, model  dan  rule  dari  C4.5  digunakan  untuk membuat aplikasi untuk klasifikasi ini.
Klasifikasi  Produk  Retur  Dengan Algoritma  Pohon  Keputusan  C4.5‖  tahun 2018  yang  ditulis  oleh  Amalia  Anjani Afriyanti, Rhendy May Pradana,  Indra Fajar Novian.  Hasil  klasifikasi  tersebut  dapat menjadi  evaluasi  pada  proses  produksi hingga  pengemasan  dan  pengiriman  produk. Algoritma  pohon  keputusan  C4.5  dipilih karena dapat menangani Multi-Class ,
memiliki performa yang baik dalam klasifikasi  dan  model  klasifikasi  yang dihasilkan mudah untuk dipahami.
Pembagian  data  latih  dan  data  uji  dilakukan dengan menggunakan metode Cross- validation 10 Folds karena jumlah data yang terbatas.  Model  klasifikasi  yang  dihasilkan dari penelitian ini memiliki performa akurasi sebesar 95,6 %, precision sebesar 0,943, dan recall sebesr 0,956.
Analisis  Penjualan  Barang  Laris  dan Kurang  Laris  Terhadap  Percetakan  Afwa Digital  Printing  Menggunakan  Metode Decision  Tree  Dengan  Optimasi  Algoritma Genetika‖  tahun  2019  yang  ditulis  oleh Suherman dan Irham Muzaky. hasil optimasi Algoritma  C4.5 Decision  Tree +  Algoritma Genetika  dapat  meningkatkan  nilai  akurasi sehingga  menghasilkan  akurasi  yang  lebih
optimal. Dapat disimpulkan bahwa hasil klasifikasi  prediksi  penjualan  barang  laris mencapai  37  setelah  di  optimasi  menjadi  121, sedangkan  hasil  prediksi  kurang  laris  mencapai 133 setelah di optimasi menjadi 524.
Berdasarkan  penelitian  terdahulu  yang digunakan  maka  state  of  the  art  penelitian  ini adalah mengklasifikasikan produk mobil laris dan kurang laris menggunakan metode Decision Tree dengan bahasa pemprograman Python, membantu dalam proses penyetokan produk.

## III. III.      METODOLOGI PENELITIAN
Dalam penelitian ini menggunakan metode  Decision  Tree.  Proses  dalam  pohon keputusan  (Decision  Tree)  yaitu  mengubah bentuk  data  (tabel)  menjadi  model  pohon  (tree) kemudian  mengubah  model  pohon  tersebut menjadi  aturan  (rule).  Secara  umum  langkah yang  diperlukan  untuk  membangun  pohon keputusan  dengan  Decision  Tree  adalah  sebagai berikut :
1. Mencari  nilai  Entropy  dari  setiap  kriteria  yang ada.
2. Mencari nilai Gain dari setiap atribut.
3. Memilih akar berdasarkan gain tertinggi.
4. Membentuk  cabang  berdasarkan  masing-masing nilai.
5. Ulangi proses pada setiap cabang.
Metode penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif. Pendekatan kuantitatif adalah pendekatan  yang  didalam  usulan  penelitian, proses,  hipotesis,  turun  kelapangan,  analisis  data dan kesimpulan data sampai dengan penulisannya mempergunakan  aspek  pengukuran,  perhitungan, rumus dan kepastian data numerik.
Gambar 2 Alur penerapan Decision Tree

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  pengambilan  keputusan  pada penelitian  ini  adalah  dengan  menentukan produk  mobil  yang  laris  dan  kurang  laris. Atribut target yaitu klasifikasi produk mobil yang mempunyai nilai laris dan kurang laris. Atribut  yang  dipakai  dalam  penelitian  ini adalah  Persediaan,  Harga  Awal,  Harga Akhir,  dan  Terjual.  S  merupakan  koleksi dengan  460  sampel  produk  mobil  (29 bulan/data  training)  dengan  status  penjualan 263  produk  laris  dan  197  produk  kurang laris peneliti sebelumnya.
Gambar 3 . Entropy dan Gain
Setelah  mencari  nilai Entropy dan Information  Gain yang  dapat  dilihat  dari tabel  2  diatas,  didapatkan  bahwa  nilai Gain tertinggi  terdapat  pada  atribut  Produk Terjual. Maka dari itu, atribut Produk Terjual menjadi root atau akar dari pohon keputusan yang  akan  dibuat.  Selanjutnya  ketika  sudah diketahui  akar  dari  pohon  keputusan  yang akan  dibuat  maka  mahasiswa  melakukan
proses  perhitungan  sehingga  menjadi  sebuah pohon keputusan yang diinginkan.
3. Pohon Keputusan Manual
Gambar 4. Pohon Keputusan Manual
4. Rule-Rule
Berdasarkan  pohon  keputusan  yang  telah didapatkan, maka bisa disimpulkan rule keputusannya adalah sebagai berikut :
a. Jika  Produk  Terjual  =  Sedikit  dengan  Harga Awal  =  Rendah  dan  Persediaan  Stok  =  Banyak maka, produk = Kurang Laris
b. Jika  Produk  Terjual  =  Sedikit  dengan  Harga Awal  =  Rendah  dan  Persediaan  Stok  =  Lebih Banyak  maka,  produk  = Laris
c. Jika  Produk  Terjual  =  Sedikit  dengan  Harga Awal  =  Tinggi  dan  Persediaan  Stok  =  Banyak
maka, produk = Kurang Laris
d. Jika  Produk  Terjual  =  Sedikit  dengan  Harga Awal  =  Tinggi  dan  Persediaan  Stok  =  Lebih Banyak  maka,  produk  = Kurang Laris
e. Jika Produk Terjual = Banyak dengan Persediaan Stok = Banyak dan Harga Awal = Rendah maka,
produk = Laris
f. Jika Produk Terjual = Banyak dengan Persediaan Stok = Banyak dan Harga Awal = Tinggi maka, produk = Laris
g. Jika Produk Terjual = Banyak dengan Persediaan Stok  =  Lebih  Banyak  dan  Harga  Akhir  =  Naik maka, produk =
Laris h. Jika Produk Terjual = Banyak dengan Persediaan Stok =  Lebih Banyak dan Harga  Akhir =  Turun maka, produk = Laris
5. Keputusan Dari rule - rule keputusan  yang  telah dibuat dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat  3 rule dengan  keputusan  Kurang  Laris  dan  5 rule dengan keputusan Laris.

## a. Pengujian Sistem
Dalam  penelitan  ini  setelah  melakukan perhitungan  manual  dan  menghasilkan sebuah pohon keputusan, selanjutnya melakukan  pengujian  algoritma  metode decision tree menggunakan bahasa pemprograman  python  pada  Google  Colab Python guna mengetahui tingkat akurasi dari perhitungan manual, serta untuk mengetahui apakah  metode  ini  baik  atau  sesuai  untuk digunakan  dalam  sebuah  pengklasifikasian produk  seperti  yang  dilakukan  didalam penelitian ini. Sebelum melakukan pengujian data menggunakan bahasa pemprograman  python  pada  Google  Colab Python terlebih dahulu persiapkan data excel yang  terdiri  dari  data  training  dan  data testing  yang  dipakai  dalam  penelitian  . Setelah  mengetahui  nilai  akurasi  dari performa  pengolahan  data  menggunakan metode Decision  Tree pada Google  colab Python , selanjutnya adalah
menampilkan  pohon  keputusan  dari proses yang telah dilakukan
Gambar 5. Pohon Keputusan Phyton

## V. KESIMPULAN
Hasil klasifikasi menunjukkan
bahwa Produk  mobil  yang  termasuk  dalam kategori  status  penjualan  Laris  yaitu mendapat  nilai  akurasi 0,871  menggunakan
bahasa  pemprograman  Python.  Dari  hasil penelitian bisa disimpulkan Model klasifikasi ini memiliki  performa  yang  cukup  baik  digunakan dalam  proses  pengklasifikasian  produk  yang Laris dan Kurang Laris.

## VI. VI.    SARAN
Dari  penelitian  ini  perusahaan  disarankan promosi kembali untuk produk yang diklasifikasikan kurang laris, dengan menawarkan  diskon  dan  pemberian  bonus  yang banyak  yang  dapat  menarik  minat  konsumen untuk  membeli  brand  yang  ditawarkan  serta melakukan  pameran  untuk  memperkenalkan  dan mempermudahkan konsmen untuk melihat secara langsung brand yang ditawarkan sehingga hal ini nantinya dapat membuat konsumen tertarik. Serta perusahaan  dapat  melakukan  proses  stok  lebih banyak  dari  biasanya  agar  permintaan  dari konsumen  dapat  terpenuhi.  Dalam  penelitian selanjutnya diharapkan dapat memperbaiki proporsi jumlah instance atau kategori dari setiap atribut,  agar  model  klasifikasi  yang  dilakukan dapat  diterapkan  pada  pengujian  yang  kasus nyata .

## VII. VII.   DAFTAR PUSTAKA
[1] Suherman  and  I.  Muzaky,  ―Analisis Penjualan  Barang  Laris  Dan  Kurang  Laris Terhadap  Percetakan  Awfa  Digitl  Printing Menggunakan  Metode  Decision  Tree
Dengan  Optimasi  Algoritma  Genetika,‖ J. Teknol.  Pelita  Bangsa ,  vol.  10,  no.  9–1
(87), pp. 153–167, 2019.
[2] J.  Suatama,  ―Analisis  Strategi  Inovasi
Atribut Produk Dan Pengaruhnya Terhadap Keputusan  Pembelian  Konsumen  Pada Skuter  Matik  Merek  Honda  Vario  Di  Kota Semarang,‖ J.  STIE  Semarang,  vol.  5,  no. 2, pp. 19–35, 2013 , vol. 5, pp. 19–35, 2013.
3] and  I.  F.  N.  A.  A.  Arifiyanti,  R.  M.
Pradana, ―Klasifikasi Produk Retur dengan Algoritma  Pohon  Keputusan  C4.5,‖ J. IPTEK,  vol.  22,  no.  1,  p.  79,  2018,  doi 10.31284/j.iptek.2018.v22i1.243 ,  vol.  22, no. 1, p. 79, 2018.
[4] S.  and  I.  Muzaky,  ―Analisis  Penjualan Barang  Laris  Dan  Kurang  Laris  Terhadap
Percetakan Awfa Digitl Printing Menggunakan  Metode  Decision  Tree Dengan Optimasi Algoritma Genetika,‖ J.  Teknol.  Pelita  Bangsa, vol. 10, no. 9–1 (87), pp. 153–167 , vol. 10, pp. 153–167, 2019.
[5] H.  O.  L.  Wijaya1,  A.  A.  T.  S2, Armanto3,  and  Wisdalia  Maya  Sari4,
―Prediksi  Pola  Penjualan  Barang  pada UMKM XYZ dengan Metode
Algoritma  Apriori,‖ J.  Sist.  Komput. dan Inform. , vol. 3, no. 4, 2022.
[6] and  D.  S.  P.  A.  W.  Wardhana,  E. Patimah,  A.  I.  Shafarindu,  Y.  M. Siahaan,  B.  V.  Haekal,  ―Klasifikasi Data  Penjualan  pada  Supermarket dengan  Metode  Decision  Tree,‖
Senamika,  vol.  2,  no.  1,  pp.  660–667, 2021, [Online]. Available https//conference.upnvj.ac.id/index.php
/senamika/article/view/1389 ,  vol.  2, pp. 660–667, 2021.
[7] S.  F.  Dwi  Meliani  Achmad,  Budanis, ―Klasifikasi  Data  Karyawan  Untuk Menentukan Jadwal Kerja Menggunakan Metode Decision Tree,‖ J.  IPTEK,  vol.  16,  no.  1,  pp.  18–23, 2012, [Online].
Available
http//jurnal.itats.ac.id/wp- content/uploads/2013/06/3.- BUDANIS-FINAL-hal-17-23.pdf ,  vol. 16, pp. 18–23, 2012.
[8] and  E.  S.  S.  Haryati,  A.  Sudarsono, ―Implementasi  Data  Mining  Untuk Memprediksi  Masa  Studi  Mahasiswa
Menggunakan  Algoritma  C4.5  (Studi Kasus: Universitas Dehasen
Bengkulu,‖ J. Media Infotama, vol. 11, no.  2,  pp.  130–138,  2015 ,  vol.  11,  pp.
130–138, 2015.
[9] B. A. B. Ii and L, ―Pengertian datmin,‖ Pengertian datmin , 2007.
[10]  R.  D.  Laksmana,  E.  Santoso,  and  B. Rahayudi,  ―Prediksi  Penjualan  Roti Menggunakan  Metode  Exponential Smoothing  (Studi  Kasus :  Harum
Bakery),‖ J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 5, pp. 4933–
4941, 2019.
[11]  M.  N.  Arridho  and  Y.  Astuti,
―Penerapan Metode Single Exponential Smoothing untuk
Memprediksi  Penjualan  Katering  pada Kedai Pojok Kedaung,‖ J.  Ilm.  Intech    Inf. Technol. J. UMUS , vol. 2, no. 2, pp. 35–44, 2020.
[12]  W.  W.  Yudiarti  and  S.  E.  Smoothing, ―MATH unesa,‖ vol. 7, no. 3, 2019.
[13]  R.  Hayami,  Sunanto,  and  I.  Oktaviandi, ―Penerapan  Metode  Single  Exponential Smoothing  Pada  Prediksi  Penjualan  Bed Sheet,‖ J.  CoSciTech  (Computer  Sci.  Inf.
Technol. , vol. 2, no. 1, pp. 32–39, 2021.
[14]  H.  Ihsan,  R.  Syam,  and  F.  Ahmad, ―Peramalan  Penjualan  dengan  Metode Exponential  Smoothing  (Studi  Kasus : Penjualan  Bakso  Kemasaan/Kiloan  Rumah Bakso Bang Ipul),‖ J. Math. Comput. Stat. , vol. 1, no. 1, p. 1, 2019.